四步训练出自己的CNN手写识别模型  | 《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》

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点击即可参与机器学习PAI-DSW动手实验室 点击可下载完整电子书《阿里云机器学习PAI-DSW入门指南》 虽然已经 9102 年了MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务...

在PAI-Notebook下训练DeepFM

在PAI-Notebook下训练DeepFM 应该说,DeepFM是目前最普遍的CTR预估模型之一,对于一个基于CTR预估的推荐系统,最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中,低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。广度模型(LR/ FM/ FFM)一般...

海量数据场景下机器学习模型训练方案

实际处理和解决机器学习工程化问题过程中,我们很难通过单点完成机器学习模型的训练。这些场景包括在线推荐,CTR预估,Lookalike营销等,当有上亿条数据,上千上万维特征,这些应用涉及到的数据量在10G以上甚至TB级别,那么该如何基于海量数据来训练模型呢? 增量学习与特征选择 增量学习 增量学习即使...

PAI 训练后的结果数据如何下载?

写到了 dataworks 中,但在PAI 和 dataworks 中均找不到下载的地方。 体验这么差吗?

【直播】机器学习就用PAI,带你一起现场训练热狗识别模型!

看过美剧《硅谷》的同学都知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。 去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用,支持 iOS 和 Android 平台,据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的,但是源码没有公开。 这一次,就让阿里云的数据科学老...

脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务

虽然已经 9102 年了MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。 这一次我们就借助阿里云的PAI平台来快速构建训练...

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(上)

第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接来连接。 这不会...

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(中)

梯度裁剪 减少梯度爆炸问题的一种常用技术是在反向传播过程中简单地剪切梯度,使它们不超过某个阈值(这对于递归神经网络是非常有用的;参见第 14 章)。 这就是所谓的梯度裁剪。一般来说,人们更喜欢批量标准化,但了解梯度裁剪以及如何实现它仍然是有用的。 在 TensorFlow 中,优化器的minimiz...

【翻译】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南 —— 第11章 训练深层神经网络(下)

训练稀疏模型 所有刚刚提出的优化算法都会产生密集的模型,这意味着大多数参数都是非零的。 如果你在运行时需要一个非常快速的模型,或者如果你需要它占用较少的内存,你可能更喜欢用一个稀疏模型来代替。 实现这一点的一个微不足道的方法是像平常一样训练模型,然后摆脱微小的权重(将它们设置为 0)。 另一个选择是...

机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两...

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阿里云机器学习PAI(Platform of Artificial Intelligence)面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。
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